中国已成全球购物中心开发最活跃的市场，且连续七年热度不减，但由于过量审批与开发，不少购物中心已面临严重的招商（专题阅读）困难、延期开业、运营乏力等问题，供应过剩已成为整个行业不得不面对的阶段性难题。
据赢商大数据中心监测，2016年，全国新开购物中心超过460个。而在今年，全国预计开业购物中心将高达864个（商业面积≥3万㎡），其中，华东地区拟开业购物中心最多，达356个；西南地区紧随其后，拟开业购物中心135个。
购物中心爆发式增长的背后，是半数购物中心延期开业的尴尬现实。国家商务部今年发布的《中国购物中心发展指数报告》显示，由于存在阶段性供应过剩风险，2015至2016年，超过50%的新购物中心延期开业超过半年，项目预租周期也从过去的12-18个月延长至19-24个月。
目前，购物中心的两极分化越来越明显，行业洗牌将进一步加速。中国社会科学院在去年发布的《流通蓝皮书》显示，未来5年内将有1/3购物中心或面临倒闭。
局部过剩已经成为行业共识。未来，什么样的购物中心才能在激烈的竞争中胜出？在市场存量大、同质化竞争加剧和结构性问题突出的困境中，拥有独立IP、运营能力强、向多元需求转型的购物中心才有较大机会。那么购物中心的运营者们将如何着手呢？
“无数据，不运营！”
商业地产竞争激烈，尤其是如今开发商越来越多元化，消费者的选择也凸显多样化，加之线上线下的渠道融合，都将对购物中心的运营产生巨大压力。
虽然业态可以照搬、商家品牌可以分享、推广活动可以新瓶装旧酒，但对购物中心数据的整理、分析以及挖掘却是无法复制的。
可以说，利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道，而精准的数据分析是购物中心运营的核心竞争力，亦是其成熟的驱动力。那么大数据下的购物中心该如何进行精细化运营？
“mall眼（专题阅读）”给出了答案。
一、超轻量级解决方案，实时洞察运营盲点
购物中心传统的运营决策大多依赖线下抽样调研、从业人员过往经验，人口数量、收入水平、周边房价等官方常规统计数据，存在样本率较低、量化支撑不足、时间相对滞后、指标维度单一等问题，且几乎不涉及人群消费及行为偏好这类对后期运营影响较大的数据，对城市、商圈及物业进入的指导意义有限。
而现在，“购物中心过剩”让运营方不得不“精耕作”，因为一旦判断错误，将面临高昂的退出成本。因此，购物中心迫切需要寻求一种更理性、更全面的方式来获取城市、商圈及物业洞察数据，作出明智的运营决策。
“mall眼”，由赢商大数据中心联合阿里巴巴、高德共同推出的超轻量级商业地产大数据运营决策工具，依托赢商网+高德+阿里巴巴+全网各行业应用，通过自动化数据技术，结合智能AI引擎和机器学习挖掘算法，提供实时客流指数、消费者画像、竞品明细、商圈监控、经营分析及行业研究报告，帮助购物中心低成本获取项目及商圈、消费者、竞品等真实、直观、有价值的实时数据，助力企业优化运营，实现项目持续增长。
其中，人流和画像数据功能模块是由赢商大数据中心与高德/阿里大数据共同研发，采用移动端监测方式（阿里产品矩阵/高德Sdk覆盖的30万款app，可监测98%智能硬件），通过GPS与项目内公共Wifi相结合来实现监测项目整体客流与分楼层客流及热力图。
而在画像方面，高德/阿里大数据拥有庞大的“时间”“空间”“人本”“交易”基本数据，结合赢商大数据中心对商业地产的专业理解，通过海量数据分析与挖掘技术，形成了目前市场领先的用户画像模块，同时未来还会有更多购物中心用户特性的标签出来。
二、让购物中心更懂消费者
“mall眼”的价值之一在于，购物中心可以根据其提供的实时客流指数以及历史数据，来预估下个时段的客流。
同时，购物中心可根据“mall眼”的“消费者画像”功能进行分类实现标签化管理，根据消费金额、频次、客群分析等，将顾客划分层级，以便能够为目标顾客进行更精准的匹配服务推荐，达到供需精准化的目的。
1、实时客流指数&消费者画像
通过与阿里巴巴、高德的合作，“mall眼”得以更全面追踪消费者各类行为轨迹，精准描摹消费者画像，全面直观地看到本体项目与监控竞品间的客流差距，并通过客群画像来挖掘消费者需求，辅助企业实现精准营销和消费体验改进。
实时客流：实时客流指数、时段客流指数、实时客流热力分布图、实时分层客流指数
历史客流： 客流指数概览、历史客流指数、客流热力图、日停留时长用户画像
2、商圈监控
城市商圈的全面洞察，对数据库的覆盖广度和更新速度均有极高要求。赢商大数据中心数据库覆盖全国200多座城市的1000多个商圈，超过5000个购物中心、70000个品牌数据，所以“mall眼”服务无地区限制，满足了多种数据的交叉分析需要，更在商圈分析、交通大数据方面提供了更宽阔的视角。
作为国内最大的商业地产大数据平台，赢商大数据中心出品“mall眼”，建立在商业视角下，城市真实实力对比的基础上；分析项目所在商圈的总体情况，帮助企业迅速掌握商圈格局及竞争态势的变化，为后续运营策略调整提供参考依据。
商圈数据概览：首层平均租金、商圈存量面积、商圈连锁品牌率
商圈情况：首层平均租金、年营业额、近一个月客流指数、商圈消费者用户画像
商圈周边数据概览：商圈常住人口、地铁站数量、公交站数量、写字楼数量、小区数量、学校数量
所在城市数据概览：人均购物中心面积、每十万人人均购物中心数、已开业面积、品牌拓展信息更新
城市发布规划与现状
品牌调整分析：商圈品牌业态占比、商圈品牌调整占比、项目开关店对比、品牌调整总明细
三、优化运营，“mall眼”实现购物中心白盒化
过去因为设备的匮乏、技术的缺失和数据处理能力的不足，上述信息像是被装到了黑盒子里，无法以结构化的形式进行解析。而“mall眼”的诞生，让“黑盒子”实现白盒化，其提供高级筛选维度与相关品牌数据，亦能帮助购物中心快速甄别目标品牌与竞品项目情况，获得招商的指导意见。
1、竞品明细
竞品监测中最关键的是找到本体项目与竞品的交叉客群和独立客群的标签，差异化分析和应对，“mall眼”解决了这一行业传统难题：给竞争对手做一次运营指标的大数据体检，优先把握双方共享客群的消费偏好，针对对方运营软肋开展自身优化，有效截流。
2、经营分析
经营分析的核心不在于简单的总量，而在于对客流的有效拆分和持续追踪，特别是对于消费者、商场、品牌三者之间建立有效的匹配关系，进而做到交叉对比，理清运营的真实效率和效果。
“mall眼”为企业提供客观的经营报告，以及全面的行业资讯，降低咨询获取成本，提升运营效率。而数据化分析报告代替主观感受，抓出运营盲点，甄别营销活动有效性和预算性价比，精益决策。
季度经营分析：由赢商大数据中心为项目定制出品，从客观的角度分析项目一个季度的运营情况
行业市场周报：每周都会为企业提供，赢商大数据平台采集整理的业内市场报告
竞品营销动态：商圈内项目动态说明
行业研究报告：对行业内不同业态、现象、模式等做出专题研究报告
- 结语 -
大数据时代的来临，改变了购物中心的决策方式，“用数据来说话”的趋势决定了商业地产的未来。
“mall眼”的落地也宣告了商业地产数据化才刚刚开始。随着运营者对数据维度理解的颗粒度细化、处理能力和存储能力的进一步增强，大数据在商业地产行业的应用有望迈向“社交化流量”和“人货强关联”的新纪元。
商业地产首款轻量级大数据运营决策工具
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